光场相机重聚焦性能的研究

摘要

随着光场成像技术的不断发展，光场相机不停地运用在各个领域，目前越来越多的技术都不断以三维图像的形式出现在我们的生活当中，因此可以更好地感受现实场景的多元化。而2012年Lytro相机的问世，更加方便了消费者的使用，为摄影爱好者解决了很多难题。
　　本文对光场相机的重聚焦性能展开了深入的研究，主要内容包含对提取到的原始灰度图像进行编码、颜色校正及标定等处理，根据光场成像技术完成光场图像重聚焦，由图像序列融合得出图像全聚焦，用分割的立体匹配法分析图像的视差图，本文具体的流程如下:
　　首先，将Lytro相机作为本文研究所需要的设备，考虑到Lytro相机作为一个封闭的黑盒子，本文从Lytro相机的工作原理、文件结构及算法分析了光场相机的性能，完成了对Lytro相机所采集到的原始图像的编码、标定、颜色校正及内容的数字转化。
　　然后，着重研究光场相机的成像原理及光场的双平面参数化表示，在此基础上分析了光场能量函数，通过对该函数的研究得出光场在成像系统中所使用的表达式，分析了Lytro相机的重聚焦技术，采用空间域积分重聚焦技术得到不同焦点的光场图像，并且根据光场在机身内的传播路径，光路分布图以及透镜折射原理模拟出了光场成像系统，得到了光场模拟图象并完成了重聚焦。
　　最后，在重聚焦的基础上对光场图像进一步研究，先构造子图像序列，对子图像进行数字重聚焦，采用适当的清晰度评价函数计算子图像的最高聚焦点，然后采用图像融合技术得到全聚焦的光场图像。本文对图像视差图进行了一定的研究，为后续的深度测量和三维重建奠定了基础。

目录

声明

摘要

1．1．1 传统相机的缺点

1．1．2 光场相机的优点

1．1．3 计算摄影学

1．2 课题研究意义

1．3 光场成像技术的研究现状与进展

1．3．1 光场成像国内外研究现状

1．3．2 光场相机1．0

1．3．3 光场相机2．0

1．4 本文的主要内容以及主要章节安排

2．1 光场相机的设计

2．1．1 Lytro相机的总体设计

2．1．2 Lytro相机光学系统

2．2 光场相机理论知识

2．2．1 光线传播矩阵

2．2．2 光线追踪技术

2．2．3 光场的双平面参数化

2．3 光场相机数据采集与分析

2．3．1 光场的采集

2．3．2 Lytro相机文件存储结构

2．3．3 原始光场图像及其色彩恢复

2．3．4 子光圈图像

2．4 微透镜阵列中心标定

2．5 本章小结

3 数字重聚焦

3．1 光场能量函数

3．2 数字重聚焦技术研究

3．2．1 空间域-积分投影实现重聚焦

3．2．2 频率域-傅里叶变换实现重聚焦

3．3 光场成像模拟

3．3．1 光场成像模拟结果

3．3．2 重聚焦算法实现

3．3．3 重聚焦图像的分辨率分析

3．4 本章小结

4 图像全聚焦

4．1 清晰度评价函数

4．1．1 基于灰度差的评价函数

4．1．2 基于边缘检测的评价函数

4．1．3 基于信息论指标的评价函数

4．2 图像序列全聚焦算法

4．3 实验分析与结果

4．4 本章小结

5 视差图分析

5．1 图像分割

5．2 局部视差估计

5．3 视差平面估计

5．4 实验结果与分析

5．5 本章小结

6．1 本文的工作总结

6．2 本文今后的研究工作展望

参考文献

攻读硕士学位所取得的研究成果

致谢